学习人工智能是需要学习数学的，一般需要学习三大核心知识，即高等数学基础、线性代数以及概率与统计。如果想具体了解人工智能要学习数学吗，那不妨接着往下看吧！

1. 高等数学基础

这部分中需要掌握的数学知识点是函数、极限、无穷、导数和梯度。此外，微积分也是学习的主要重点，包括微积分基本想法、解释、定积分等。

总之，如果想了解神经网络的训练过程，则不能没有多元微分和优化方法。同时，泰勒公式与拉格朗日也是关键的学习内容之一。

在探索数据空间的极值的过程中，如果没有微分理论和计算方法作为支撑，任何漂亮的模型都无法落地。因此，夯实多元微分的基本概念，掌握比较化的实现方法，是通向最终解决方案的必经之路。

2. 线性代数

这部分的主要知识点包括矩阵、矩阵变换/分解、特征值、随机变量、特征向量、线性核函数、多项式核函数、高斯核函数、熵、激活函数等。

只有学会了灵活地对数据进行各种变换，才能直观清晰地挖掘出数据的主要特征和不同维度的信息。

3. 概率与统计

要想通过数据样本集推断此类对象的总体特征，必须建立估计理论和统计中的大数定律。

因此，在这部分概率与统计中要学习的数学知识包括随机变量、正太/二项式/泊松/均匀/卡方/beta分布、核函数、回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、叶贝斯分析等。

学习完这部分数学后，会发现机器学习中的大多数思维方法和核心算法都是基于统计思维方法构建的。

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